结构点可靠度计算方法研究

实际工程结构复杂多样,如何选用一种最佳的可靠度分析方法是工程人员常遇问题.分析了结构点可靠度的基本方法:一次二阶矩法、高次高阶矩法、响应面法、蒙特卡方法、随机有限元法的特点及适用条件,为人们选用其方法进行结构可靠度计算提供一个有价值的参考.

工程结构点可靠度计算方法研究进展

对介绍工程结构点可靠度计算方法研究进展 ,论述了可靠度计算的二阶矩法、高次高阶矩法、优化法、MONTE -CARLO法、响应面法及其随机有限元法六个方面。

点可靠度计算方法进展

详细阐述了结构点可靠度计算方法 ,对改进的一次二阶矩法、JC法、几何法、高次高阶矩法、响应面法、蒙特卡洛法、随机有限元法等方法进行了分析。结果表明 :对于极限状态方程线性或非线性程度不高的简单结构 ,用一次二阶矩法计算可靠度足以满足要求 ,且简单易行。对于大型复杂结构 ,其功能函数一般不能显示表达 ,大多是非线性的高次方程 ,应用响应面法、蒙特卡洛法。

结构点可靠度在水工结构中的应用

通过对结构点可靠度的理论分析,并结合某砌石坝的具体算例,系统地介绍了结构点可靠度的计算方法在水工结构中的应用,并提出了结构点可靠度研究结合水工实际进一步完善计算方法的意见。

网络点对连通可靠度的近似计算

通过对无向简单网络中基于任意两点间最小路集和边割集的概率随机事件的定义,利用点对连通可靠度和两终端可靠度的关系,给出了边失效条件下无向简单网络点对连通可靠度的近似计算公式,并给予验证。

工程结构可靠度分析方法研究

基于可靠度理论,介绍了工程结构点和结构体系可靠度的各种分析方法,并探讨了各种方法的特点,指出结构体系可靠度的研究是今后可靠度发展的方向。

链路失效情况下网络点对联通可靠度的近似计算

基于联通性的网络可靠性分析是网络可靠性研究中的经典问题,根据具体问题的不同而采用的最小枚举、最小生成树枚举、边割集枚举、容斥原理、不交和方法等都是随机性网络可靠性指标的精确计算方法。这些计算方法在网络可靠性分析研究中具有重要的作用和意义,它们构成了网络可靠性分析计算的重要理论依据。然而对任意网络的k终端可靠度、全终端可靠度以及剩余边联通可靠度和点对联通可靠度,都已经证明他们的精确计算属于NP-hard问题。网络可靠性的估计是获得以上可靠性测度的重要手段,同时在网络的拓扑优化设计中,追求高可靠性的代价就是费用的无限增加,在一般商用的设计中,网络可靠性测度只要满足给定的标准即可,需要对不同的网络拓扑估计有关的可靠性值。

链路失效情况下网络点对联通可靠度的近似计算

基于连通性的网络可靠性分析是网络可靠性研究中的经典问题,根据具体问题的不同而采用的最小枚举、最小生成树枚举、边割集枚举、容斥原理、不交和方法等都是随机性网络可靠性指标的精确计算方法.这些计算方法在网络可靠性分析研究中具有重要的作用和意义,它们构成了网络可靠性分析计算的重要理论依据.然而对任意网络的k终端可靠度、全终端可靠度以及剩余边连通可靠度和点对联通可靠度,都已经证明他们的精确计算属于NP-hard问题[1][10].因此网络可靠性的估计是获得以上可靠性测度的重要手段.同时在网络的拓扑优化设计中,追求高可靠性的代价就是费用的无限增加,因此在一般商用的设计中,网络可靠性测度只要满足给定的标准即可,需要对不同的网络拓扑估计有关的可靠性值.

板阶可靠度温湿度复合式振动测试是Tier 1车电模块厂必选项

前言作为一家从事消费类电子的企业欲要进入汽车电子供应链,可能会知道需要通过AEC Q、ISO16750,但是汽车电子组件上板后的焊点可靠度（BLR, Board Level Reliability）、Tier 1 （一级汽车电子模块供应商）专属的BLR测试规范,包括将温湿度复合式振动纳入最关键的测项等也许知道不多。

浅谈工程结构可靠度中计算方法比较

本文讨论了现有工程结构可靠度的分析法,介绍了JC法,一次二阶矩理论的中心点法、验算点法等各种计算方法,并对以上方法进行比较选择,为可靠度计算时提供了一个有价值的参考。

典型系统的区间可靠性分析

在已知系统组成单元的区间可靠度或单元区间失效概率前提下,根据扩张原理,利用区间分析方法,分析了串联系统、并联系统、先串后并系统、先并后串系统、r/n(G)系统等典型系统的区间可靠性。基于区间数比较的可能度公式,提出了准一致性概念。分析了典型系统的区间可靠度特性与其点可靠度特性之间的准一致性。这一结果进一步完善了系统区间可靠性分析理论。

拟对数正态分布及在服役结构可靠度分析中的应用

提出了用对数正态分布拟合未知概型的随机变量的方法,即拟对数正态分布法.对服役结构可靠度分析中的变量相关性问题,提出了广义随机空间内拟对数正态分布验算点法.

结构逆可靠度最可能失效点的改进搜索算法

确定逆可靠度最可能失效点(MPPIR)是结构逆可靠度分析的核心问题,以改进均值法(AMV)及其改进方法应用最广泛。但当功能函数非线性程度较高或为非凸非凹函数时,AMV易出现周期振荡等不收敛问题。以现有的AMV改进方法为基础,通过迭代过程中控制搜索方向和步长,提出一种MPPIR的改进搜索算法,并结合不精确一维搜索方法给出了具体的计算流程。数值算例分析表明:提出的算法与AMV相比具有更好的收敛性,与弧长搜索法相比不需要采用优化方法确定最优步长,且对于非凸非凹功能函数以及高度非线性功能函数都具有良好的收敛性。